panel-data

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    Rパッケージに含まれる関数の出力を再設計するには、いくつかの助けが必要です。 output_IMFDataというデータフレームの形を、の形に非常に似た形に再構成することができます。これらのデータフレームを再現MWEのコードがです: library(imfr) output_imfr <- imf_data(database_id="IFS", indicator="IAD_BP6_USD",

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    値: df = pd.DataFrame({'year':[2000,2000,2000,2001,2001,2002,2002,2002],'ID':['a','b','c','a','b','a','b','c'],'values':[1,2,3,4,5,7,8,9]}) を私は例えば、各ID-年のラグ値を持つ列を作成したいです2000年のID'aの値は1であるため、2001年のID'aは

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    Stataでパネルデータを生成するにはどうすればよいですか? 私は各個人が観察されていない異質性の影響を受けることを希望します。 例えば、私はDGP(データ生成処理が)のようなものであるとします Wages_ {それ} = \ベータ(労働市場のexperience_ {それ})+ \ alpha_ {I} + \ epsilon_ {それ}、 ここで、\ alpha_ {i}は観測されていない異質

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    JAGS/OpenBUGSの新機能ですので、モデルを指定する際に正しい方向に押していただきたいと思います。私は、この場合、12年が選ばれた15年以上の103カ国でまとめられた不均衡な縦断データを使用しています。 DVはGini係数ですが、これはモデルをlog-Normalにするのではなく、むしろBetaにするべきですが、今はJAGSでモデルをコンパイルする方法を理解するだけです。私は当面固定効果モ

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    いくつかの不平衡パネルデータの最初の差分モデルを推定するためにplmを使用しようとしています。私のモデルは機能していると思われますが、私は係数の見積もりを取得しますが、使用する観測ごとの残差(または当てはめられた値)を得る方法があるかどうかを知りたいと思います。 私は2つの問題に遭遇しました。私はそれらが関連付けられている観測に残差を付ける方法を知らず、残差の数が正しくないようです。 model.

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    私はpanel(5x5)を持っていますが、5年間と5人の1日あたりの氷クリームの平均値があります。私はこのパネルについてmean=50という仮説検定を行いたいと思っています。 Rでこれを手伝ってください。私はサンプルコードがないので、進める方法が分かりません。私のデータを以下に示します。 # dput(Sample) structure(list(Year = c(2011, 2011, 20

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    パネルデータの単純回帰およびxt回帰を観察するのに役立つ必要があります。 データセットは、毎日の観測が行われた16人の参加者で構成されています。 私は別の変数間で(観測が取られた上で最初の日から)事前TESトンと試験後(観測が行われた上で最後の日付)との差を観察したいと思います。また、私はxtregressを行うために助言された は、 再この再は何ですか?その意義?

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    私は長い形式で整理されたデータを持つxlsファイルを持っています。変数名、国名、年、値の4つの列があります。 pandas.read_excelを使ってPythonでデータをインポートした後、異なる国の変数の時系列をプロットする必要があります。これを行うために、データをワイドフォーマットに変換するピボットテーブルを作成します。私はmatplotlibのプロットをしようとすると、私はエラー Valu

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    私にはたくさんのExcelファイルがあります。これらのファイルのそれぞれは、の特定の時点にあるすべてのサブジェクトに対して1つまたは複数の変数を含んでいます。各変数について、私は、例えば、10の異なる時点で変数の値を格納する10のファイルを持っています。私の最終的な目標は、パネルシリーズを設定することです。 各ファイルに変数が1つしかないとします。各変数(またはアイテム)について、空のDataFr

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    パネルフォームに変換したい1000以上の企業の返品データがあります。 わたしの理解から、それは本当に幅広くも長い形でもない(少なくとも私が見た例から)。 私は元のデータセットの例と、それを見た目にしたいものを添付しました。これを達成する方法はありますか?私はExcel/VBAの中間で、SAS/Stataを初めて使用していますが、それらを使用して自分自身を教えることができます。